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자료유형
학술저널
저자정보
Kim Michelle Kang (Department of Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, Digestive Disease and Surgery Institute, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA) Rouphael Carol (Department of Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, Digestive Disease and Surgery Institute, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA) McMichael John (Department of Surgery, Digestive Disease and Surgery Institute, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA) Welch Nicole (Department of Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, Digestive Disease and Surgery Institute, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USADepartment of Inflammation) Dasarathy Srinivasan (Department of Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, Digestive Disease and Surgery Institute, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USADepartment of Inflammation)
저널정보
거트앤리버 발행위원회 Gut and Liver Gut and Liver Vol.18 No.2
발행연도
2024.3
수록면
201 - 208 (8page)
DOI
10.5009/gnl230272

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Electronic health records (EHRs) have been increasingly adopted in clinical practices across the United States, providing a primary source of data for clinical research, particularly observational cohort studies. EHRs are a high-yield, low-maintenance source of longitudinal real-world data for large patient populations and provide a wealth of information and clinical contexts that are useful for clinical research and translation into practice. Despite these strengths, it is important to recognize the multiple limitations and challenges related to the use of EHR data in clinical research. Missing data are a major source of error and biases and can affect the representativeness of the cohort of interest, as well as the accuracy of the outcomes and exposures. Here, we aim to provide a critical understanding of the types of data available in EHRs and describe the impact of data heterogeneity, quality, and generalizability, which should be evaluated prior to and during the analysis of EHR data. We also identify challenges pertaining to data quality, including errors and biases, and examine potential sources of such biases and errors. Finally, we discuss approaches to mitigate and remediate these limitations. A proactive approach to addressing these issues can help ensure the integrity and quality of EHR data and the appropriateness of their use in clinical studies.
#Electronic health records #Cohort studies #Data accuracy #Bias

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